# data[].attributes.body
Onderzoek hoe planten zich aanpassen aan hun omgeving. Leer AI begrijpen. Ontdek de concepten van een neuraal netwerk en hoe de parameters het systeem beïnvloeden.

Filmpje van de Europese Unie over de evolutie van AI

Filmpje over KIKS

Lees meer over de bedoeling van dit project.

# data[].attributes.body
Bekijk het tijdschema voor de timing!

Blauwe modules:

Hier werken met notebooks om kennis te maken met Python en om meer te leren over AI. Notebooks laten toe om uitleg, achtergrondinformatie en programmacode weer te geven in één document. Je kan de programma's ook meteen uitvoeren (runnen).

Doorloop deze modules in de juiste volgorde. Ieder werkt op zijn eigen tempo.

Notebooks die in het vet staan zijn verplicht en moeten worden geupload in 5STEM@Bavo in de correcte uploadmap.

Groene modules:

Deze modules bevatten leesteksten over AI, microscopie en klimaat.

Neem deze aandachtig door en probeer je kennis te verruimen!

# data[].attributes.body
Week 1: Introductie project
Week 2-4: Module 1 & 2 + Module 'Leer meer over AI'
Week 5: Tussentijdse evaluatie
Week 18 april: Module 3 & 4
Week 25 april: Module Microscopie
Week 2 mei: Module 4 afwerken & Eindevaluatie

# data[].attributes.body
Vergeet niet op 'spawn' te clicken!

Je zal zien dat de notebooks in 3 mappen verzameld zijn:

1. IntroductiePython

2. IntroductieMachineLearning

3. IntroductieDeepLearning

Hier vind je een handleiding over hoe je je notebooks dient op te slaan alvorens ze in te dienen.

# data[].attributes.body
Doorloop onderstaande notebooks om een beetje vertrouwd te raken met de programmeertaal Python.

1. Aan de slag

2. Rekenen

3. Datastructuur

4. Datastructuur NumPy

5. Grafieken

Deze notebooks vind je terug in de map IntroductiePython

# data[].attributes.body
In deze notebooks bestudeer je de evolutie in de atmosferische CO₂-concentratie door de eeuwen heen. Je maakt zelf een voorstelling van de beroemde Keelingcurve.

1. CO ₂

2. Keelingcurve

Deze notebooks vind je terug in de map IntroductiePython

# data[].attributes.body
Lees meer over de definitie van (kunstmatige) intelligentie.

Welke soorten AI bestaan er?

Wat betekent machine learning & deep learning?

# data[].attributes.body
Deze notebooks gaan over hoe een computer naar afbeeldingen 'kijkt'. Je vindt ze allemaal terug in de map IntroductiePython.

1. MatricesAfbeeldingenGrijswaarden

2. Tensoren

3. TensorenRGB

4. VanJPGnaarDATofNPY

# data[].attributes.body
Bij het doorlopen van deze notebooks kom je wat meer te weten over de manier waarop computers kunnen leren. Je zal bijleren over AI of artificiële intelligentie. Deze notebooks vind je terug onder IntroductieDeepLearning.

1. Detectie van stomata in jouw foto: stomatadetectie met AI

2. Convolutie

3. Convolutie: de bewerking

4. ReLU

5. Gradient descent

6. Basis diep neuraal netwerk

7. Overfitting

8. MNIST

9. Stomatadetectie

# data[].attributes.body
Het is soms opletten geblazen met AI. Hoe een AI systeem beslissingen neemt hangt heel sterk af van de manier waarop het getraind is. Hieronder vind je een aantal artikelen over mogelijke problemen met AI.

Lees dit artikel uit De Standaard 'Help, mijn baas is een algoritme'

En GPT-4 is verbluffend maar ook een mislukking

Lees De algoritmes zijn dommer dan we denken

# data[].attributes.headline
Module - Waarom kijken naar huidmondjes?

# data[].attributes.subject
Module - Waarom kijken naar huidmondjes?

# data[].attributes.body
Bij het doorlopen van dit leerpad leer je meer over huidmondjes en de omgeving waarin de plant zich bevindt.  De invloed van omgevingsfactoren, wat de atmosferische CO₂ en dus de temperatuur van het aardoppervlak voor de huidmondjes betekenen, wordt uit de doeken gedaan.

1. Wat zijn huidmondjes en het verschil tussen mono- en dicotylen

2. Reactie van stomata op hun omgeving

3. Stomatale dichtheid: wat is dat?

4. De betekenis van de grootte van stomata

5. Stomata en klimaatveranderingen

# data[].attributes.headline
module: Kijken naar huidmondjes| aan de slag

# data[].attributes.subject
module: Kijken naar huidmondjes| aan de slag

# data[].attributes.body
Opdracht:

Verzamel bladeren van minstens 1 monocotyl en 1 dicotyl. Noteer de naam van de plant en de plaats waar de plant zich bevond

Ga op zoek naar een dicotyl die je aantreft op een plaats in de schaduw en in de zon. Neem een blad van elke plant.

Maak microscopische preparaten. Volg voor het maken van je preparaat de werkwijze zoals aangegeven in de link hier.

Tel de huidmondjes en neem ook een foto van elk preparaat dat je maakte.

Gebruik de notebook Stomatadetectie. Nu zal de computer met behulp van AI de huidmondjes detecteren in jouw foto's.

# data[].attributes.body
onder constructie!